在机器学习和深度学习中，数据集的划分方式取决于任务需求、数据量以及模型开发流程的严谨性。

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1. 三者划分：训练集、验证集、测试集

目的

• 训练集（Training Set）：用于模型参数的直接训练。
• 验证集（Validation Set）：用于调参和模型选择（如调整超参数、选择网络结构、防止过拟合）。
• 测试集（Test Set）：用于最终模型性能的无偏评估，模拟真实场景下的泛化能力。

为什么需要验证集？

• 避免过拟合测试集：如果仅用测试集评估模型并反复调整参数，模型可能间接“记忆”测试集的分布，导致评估结果虚高。
• 模型选择：验证集帮助选择最优超参数（如学习率、正则化系数）或模型架构（如ResNet vs. VGG）。

适用场景

• 数据量充足（如ImageNet、COCO等大规模数据集）。
• 需要严谨的模型开发流程（如学术研究、工业级应用）。
• 超参数调优复杂（如网格搜索、随机搜索）。

典型流程

1. 训练模型（训练集）。
2. 调参和模型选择（验证集）。
3. 最终评估（测试集，仅一次）。

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2. 两者划分：训练集和测试集

省略验证集的原因

• 数据量极小：若数据量过小（如仅几百样本），划分验证集可能导致训练数据不足，影响模型性能。
• 简化流程：在快速实验或简单任务中，可能直接使用测试集评估（但存在风险）。
• 交叉验证替代：若数据不足，常用K折交叉验证替代固定验证集。

潜在风险

• 数据泄露（Data Leakage）：若反复用测试集调整模型，可能高估模型真实性能。
• 缺乏模型选择依据：无法有效比较不同超参数或模型架构的优劣。

适用场景

• 数据量极小（如医学影像数据稀缺）。
• 快速原型验证（如教学示例、简单实验）。
• 结合交叉验证：如将训练集拆分为K个子集，轮流作为验证集（无需单独划分）。

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关键区别与选择建议

划分方式	适用场景	优点	缺点
训练/验证/测试集	数据充足、严谨的模型开发	无偏评估、调参灵活	需要更多数据
训练/测试集	数据稀缺、快速实验	简单直接	风险高、无法调参

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实际案例

1. 三者划分：

   • 在ImageNet竞赛中，训练集用于训练，验证集用于调参，测试集用于最终排名。
   • Kaggle比赛中，选手在本地用验证集调参，提交结果后由平台用隐藏测试集评分。

2. 两者划分+交叉验证：

   • 在小数据集（如MNIST）上，可能将数据划分为训练集和测试集，同时通过交叉验证调参。

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• 推荐做法：
  如果数据量允许，始终使用训练集、验证集、测试集三者划分，确保模型开发的严谨性。
• 数据不足时：
  优先使用交叉验证（如K折交叉验证），而不是简单地省略验证集。

最终，测试集应被视为“不可见数据”，仅在模型完全确定后使用一次，以反映真实泛化能力。